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1、口袋妖怪3d版：峻晨玩手游-口袋妖怪重制0-3D版神奇寶貝初體驗！畫質(zhì)打十分

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我是如此，非常抱歉。

> I'll understand if you don't want to catch 'em, all. (Image by Author)

我在90年代和90年代長大，喜歡口袋妖怪。Pokemon Red是我的第一個也是最喜歡的游戲，盡管我很笨但無法擊敗它，但我還是很容易就花了數(shù)百個小時在小時候玩它。當(dāng)我不想全力以赴時，我會組成自己的小怪獸，并用五歲大的藝術(shù)才華吸引他們。盡管有這種癡迷，但我對游戲還是有些疑慮。就像，一個神奇寶貝突然變成了另一個神奇寶貝；隨著他們變得更強壯，這不是一個漸進(jìn)的過程嗎？為什么當(dāng)您將兩個完全不同的口袋妖怪一起繁殖時，孩子與母親相同，而不是父母雙方的怪異組合？除此之外，為什么只有151個神奇寶貝？快進(jìn)20年，口袋妖怪書呆子以生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的形式找到了解決這些問題的方法。

GAN的簡要背景

對于初學(xué)者來說，生成對抗網(wǎng)絡(luò)是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它在2014年首次提出，徹底改變了創(chuàng)意AI。在其發(fā)明之前，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像生成方法會產(chǎn)生模糊，低質(zhì)量的圖像，但是隨著GAN的出現(xiàn)，突然有可能實現(xiàn)高質(zhì)量的高分辨率圖像生成。

> GAN-generated faces; none of these people actually exist (StyleGAN, Karras et al.)

簡而言之，GAN由兩個網(wǎng)絡(luò)組成：一個生成偽造圖像的生成器，以及一個試圖從偽造圖像中辨別真實圖像的鑒別器。兩者在軍備競賽中競爭，隨著時間的推移，兩者都在不斷改善，最終目標(biāo)是擁有一個生成器，使圖像如此逼真，以至于辨別器（和您?。o法分辨哪些是真實的，哪些不是。

4月，我提出了自動編碼生成對抗網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)（中等，arxiv），它是CycleGAN的概括，它結(jié)合了兩個GAN和兩個自動編碼器。最近，我對自己想："如果我使用AEGAN技術(shù)以口袋妖怪為訓(xùn)練數(shù)據(jù)來生成視頻游戲精靈，將會發(fā)生什么？"讓我告訴你，最好不要提一些問題。

無盡的形式最可怕

我一直想知道，如果您在日托中留下兩個同上，然后讓它們開始工作，會發(fā)生什么情況。不幸的是，現(xiàn)在我知道了。

這是我的GAN吐出的一些不幸生物（如果您正在使用手機，但它們看上去很模糊，請在此處查看。所有圖片歸作者所有）：

> Beefcake

> Reptrillion

> Ol' Grumper

> Unwanted

> Pinhead

> Kanga-No

> The reason we don't have more eeveelutions

> Shroomer

> And all these abominations, too (Image by Author)

盡管它們的畸形很明顯，但許多可憎的生物卻具有截然不同的身體部分（手臂，腿，頭），而且它們的顏色都充滿活力。有些甚至有眼睛！

演化

在游戲中，口袋妖怪會經(jīng)歷兩種或三種不同的形式。從一種形式轉(zhuǎn)換到另一種形式是一個突然的過程，我總是感到失望，因為我們看不到Charmander逐漸變得強大，逐漸變成Charizard。但是，使用此AEGAN，我們可以！

> What's this? Hellbunny is evolving!

> Uh… it won't stop

> What have I done?

那我該怎么做呢？

我將是第一個承認(rèn)這些Sprite并非完全適合游戲的人。盡管如此，在從事這個項目的過程中，我發(fā)現(xiàn)了許多技巧，可以極大地提高輸出的質(zhì)量，如果您有興趣自己應(yīng)用它們（并可以訪問更大的數(shù)據(jù)集……），我想在這里分享。）。但是在開始之前，這里有一些我最喜歡的小怪胎：

> Curious Tom

> Howler

> Hocus

> Regiflesh

> HitmonVanDamme

> Thumper

AEGAN體系結(jié)構(gòu)（此處描述）雖然比標(biāo)準(zhǔn)DCGAN的訓(xùn)練速度慢，但收斂速度卻快得多。在大約1600個精靈上經(jīng)過30個歷元之后，輸出呈明顯的神奇寶貝形狀。

> AEGAN output after only 30 epochs (Image by Author)

在沒有AEGAN腳手架的情況下訓(xùn)練同一臺生成器要花100多個紀(jì)元才能達(dá)到類似的質(zhì)量（如果有的話）。我建議您嘗試使用AEGAN技術(shù)。它通過防止模式崩潰來穩(wěn)定訓(xùn)練，并允許生成器快速適應(yīng)參數(shù)空間的有用部分。我為這個小項目設(shè)定了時間，但如果我有足夠的時間和足夠的時間，我相信它也將使生成器從原始數(shù)據(jù)集中重現(xiàn)神奇寶貝。

顏色選擇器

質(zhì)量的最大提高是我所說的ColourPicker技術(shù)。而不是使用生成器中通道深度為3（紅色，綠色和藍(lán)色）的典型轉(zhuǎn)置卷積層，我的最后一層的通道深度為16，并且將softmax激活應(yīng)用于通道尺寸。這迫使生成器為每個像素選擇16個索引之一。在網(wǎng)絡(luò)的其他地方，生成器生成16種顏色（本質(zhì)上是一個調(diào)色板），然后將該調(diào)色板與16深度索引層相乘。分別進(jìn)行了三遍此操作，以創(chuàng)建用于輸出的紅色，綠色和藍(lán)色通道，并使顏色易于在輸出圖像上進(jìn)行協(xié)調(diào)。

噪聲鑒別器

眾所周知，GAN在訓(xùn)練過程中不穩(wěn)定。盡管AEGAN腳手架在提高穩(wěn)定性上有很長的路要走，但是直到我開始向幾乎所有的判別器上添加乘性高斯噪聲時，我才不必?fù)?dān)心喚醒一個在夜間訓(xùn)練中完全破裂的模型。

數(shù)據(jù)擴充

我正在使用的數(shù)據(jù)集很小。總而言之，大約有600張獨特的圖片；加上光澤（變色的調(diào)色板交換）和偶爾的女性變體（大多數(shù)人不會注意到的微小變化），您將獲得約1600張圖像。這樣的方法太少了，無法正確訓(xùn)練GAN生成96x96x3圖像。盡管如此，我還是嘗試并應(yīng)用了增強來人為地增加數(shù)據(jù)集的大小。這包括：

· 水平和/或垂直最多將圖像隨機平移5個像素

· 隨機旋轉(zhuǎn)圖像的色調(diào)

· 在水平方向上隨機翻轉(zhuǎn)圖像

使用較小的潛在尺寸

您不知道100維空間有多大。哎呀，您可能并不知道4維空間有多大。我們的大腦根本就不需要這樣做。但是請這樣考慮：如果您使用的是100D潛在空間（如許多教程所建議），并且該空間的每個"象限"都需要至少一張圖像（即，將每個維度分為正負(fù)兩部分）），那么您將需要超過10億億張圖片，即使這樣，空間仍然會非常稀疏。將如此巨大的潛在空間映射到您擁有的相對較少的圖像是一個很大的問題，并且使用更小的潛在空間可能會做得更好。對于這個項目，我只使用了16個尺寸。

這些技巧絕非完美無缺，但它們在改善GAN輸出質(zhì)量和防止歧視者記憶數(shù)據(jù)集方面大有幫助。如果您想自己嘗試一下，我已經(jīng)在GitHub上提供了代碼。https://github.com/ConorLazarou/PokeGAN

無論如何，這是我的一些最愛。謝謝閱讀！

> Chazy the Skeptical

> Gumbo

> Snorky

> Bonecolt

> Travis

所有未引用的圖像都是我自己的。隨意使用它們，但請引用本文?

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